import numpy as np
from sklearn import neighbors

#取得knn分类器
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()

movies = [[10,2,2],[11,1,2],[9,3,3],[2,10,1],[1,11,2]
    ,[3,9,3],[0,2,10],[2,1,11],[3,3,9]]

# 特征向量
data = np.array(movies)

# 标记数据 1 为 喜剧片， 2 为爱情片 ， 3 为 动作片
labels = np.array([1,1,1,2,2,2,3,3,3])

# 训练模型
fit = knn.fit(data, labels)

# 预测结果
movie = np.array([[1,9,1]])

# 默认K值为5 n_neighbors = 4 表示设置 K = 4
# 返回 前四个邻居的索引位置
neighbors=fit.kneighbors(movie,return_distance=False, n_neighbors = 4)

result = knn.predict(movie)
print(result)
print(neighbors)